【摘要】：在地質(zhì)勘探研究中,作為一定區(qū)域內(nèi)沉積環(huán)境中不同沉積物的地震特征,地震相直接反映了該地域的油氣、煤鹽等礦物的存量及分布模式。對地震相進行精確劃分,可以詳細(xì)了解該地區(qū)的油藏類型、構(gòu)造樣式、輸導(dǎo)體系和成藏過程,有利于實現(xiàn)對油氣勘探的精確指導(dǎo),減少勘探風(fēng)險,產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟和社會效益。地震相圖的劃分是地震相劃分的核心步驟,目前對地震相圖的劃分主要是依靠地質(zhì)專家根據(jù)巖心、巖屑、鉆井巖性以及測井曲線作為基礎(chǔ)資料對地震相圖進行手動分割。在對大工區(qū)或多個小工區(qū)進行地質(zhì)勘探時,這種方法需要消耗大量的時間及精力。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢之一,該方法善于從大量圖片中提取特征,并模仿人腦的機制來解釋文本、圖像等數(shù)據(jù)。將深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法引入地質(zhì)勘探領(lǐng)域可以幫助地質(zhì)專家更高效、準(zhǔn)確地劃分地震相�；诖�,本文將深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法引入地震相的劃分中,通過深度網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)特征劃分地震相圖的方式來替代傳統(tǒng)的手動分割方式。本文的主要工作及創(chuàng)新如下:(1)提出了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的地震相圖生成方法。為了解決傳統(tǒng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)不適用于小數(shù)據(jù)的問題,本文提出了一種應(yīng)用于有限數(shù)據(jù)集的邊界均衡生成對抗網(wǎng)絡(luò)BeLiGAN。該網(wǎng)絡(luò)使用高斯混合模型做為生成器的輸入,并使用自編碼器做為判別器,利用了高斯混合模型強大的擬合能力及自編碼器的重構(gòu)誤差反饋加速了生成器的收斂,使得BeLiGAN在即使很小的數(shù)據(jù)集上仍具有生成符合地質(zhì)規(guī)律的地震相圖的能力。(2)提出了一種基于U-Net的地震相圖語義分割方法,該方法針對傳統(tǒng)的U-Net無法對與待分割目標(biāo)周圍與該目標(biāo)具有相同感受野的邊界像素進行準(zhǔn)確分類的問題,在傳統(tǒng)的U-Net中加入了引導(dǎo)式超像素濾波層對U-Net語義分割結(jié)果進行約束。該層將U-Net的輸入使用SLIC超像素增強后的地震相圖作為導(dǎo)向圖,對U-Net語義分割結(jié)果進行導(dǎo)向濾波,使得U-Net的語義分割結(jié)果更加準(zhǔn)確,邊界更加平滑。本文使用從四個三維地震數(shù)據(jù)體中獲取到的四類地震相圖作為初始數(shù)據(jù)集驗證本文所提出的算法,并將最終分割結(jié)果與地質(zhì)專家手動劃分的結(jié)果進行對比,實驗表明,本文提出的算法所得到的結(jié)果既符合現(xiàn)實地質(zhì)規(guī)律又符合地質(zhì)專家的預(yù)期。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P631.4

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號：2666267